摘要
【目的/意义】对网络中大量的舆情进行真实与虚伪信息的判断,保留真实,去掉虚假,同时为政府舆情工作者提供谣言判断进行借鉴。【方法/过程】采集微博的谣言与非谣言的主题、回复等数据作为数据集,使用Paddle Fluid API编程,并配置循环神经网络模型(Recurrent Neural Network),使用数据集进行模型训练,最后进行模型分析检测。【结果/结论】通过RNN模型训练和数据分析,使舆情中的谣言事件数据化,挖掘文本中的虚假信息特征集,从而进行更好的谣言判断,同时也能使舆情工作者更好的控制谣言。
出处
《电脑知识与技术》
2020年第24期18-20,共3页
Computer Knowledge and Technology
基金
教育部产学合作协调育人项目“基于AIStudio的《机器学习》课程设计”(201902005044)的成果之一
电子科技大学成都学院院级预研项目《从与非门到俄罗斯方块》(2020-JXJG-07)的研究成果之一。
